Análisis de Datos de Pokémon Go: Limpieza y Extracción de Información Útil
En este post, realizaré un análisis de datos sobre el juego móvil Pokémon Go, utilizando un conjunto de datos en formato CSV. El objetivo principal de esta práctica es limpiar y extraer datos útiles que nos permitan, en un futuro, obtener un valor económico de los mismos, por ejemplo, analizando patrones de juego, el uso de recursos, la localización de jugadores y otros aspectos clave del juego.
¿Qué haremos en esta guía?
A lo largo de este análisis, utilizaremos Databricks, una plataforma basada en Apache Spark que nos permitirá procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. El proceso se dividirá en los siguientes pasos:
- Limpieza de Datos: El primer paso será tratar cualquier dato faltante, eliminar duplicados, corregir errores y normalizar los datos para asegurar que la información sea coherente y precisa.
- Extracción de Información Útil: Después de limpiar los datos, seleccionaremos las columnas más relevantes para el análisis posterior, como la localización de los jugadores, las estadísticas de captura, los movimientos, entre otros.
- Preparación para Valoración Económica: Finalmente, discutiremos cómo esos datos pueden ser utilizados para estimar el valor económico de las acciones en el juego, como la monetización a través de eventos o la optimización de las rutas de juego.
Este proceso inicial de limpieza y extracción de datos será la base para un análisis más profundo que nos permitirá dar valor al comportamiento de los jugadores de Pokémon Go desde una perspectiva económica.
Requisitos Previos para Empezar
Antes de comenzar con el análisis, asegúrate de tener los siguientes requisitos previos:
- Databricks Account: Si aún no tienes una cuenta en Databricks, crea una. La plataforma proporciona un entorno optimizado para trabajar con grandes volúmenes de datos utilizando Apache Spark.
- Conjunto de Datos CSV de Pokémon Go: Debes contar con un archivo CSV que contenga datos relacionados con el juego Pokémon Go. Este archivo puede contener información como localización de jugadores, estadísticas de batallas, detalles de captura, entre otros. Si no tienes uno, te recomendaría buscar datasets públicos disponibles en línea o crear uno propio a partir de datos que puedas extraer del juego.
- Conocimientos Básicos de Python y Pandas: Aunque Databricks te permite utilizar múltiples lenguajes, vamos a utilizar Python como lenguaje principal, y Pandas para la manipulación de datos. Si no estás familiarizado con estos, te sugiero repasar conceptos básicos de Python y cómo usar Pandas para cargar, filtrar y limpiar datos.
- Entorno de Trabajo Configurado en Databricks: Una vez tengas tu cuenta en Databricks, asegúrate de crear un "Notebook" para ejecutar el código y cargar tus datos. Databricks ofrece una interfaz fácil de usar para interactuar con los datos y ejecutar análisis de manera eficiente.
